【摘要】：系統(tǒng)的頻率響應(yīng)通常包含系統(tǒng)變化的動(dòng)態(tài)特性,頻域算法的研究也日益引起研究人員的關(guān)注,尤其是在多變量辨識(shí)領(lǐng)域。由于生產(chǎn)過程頻率響應(yīng)的解析式不容易找到,常用做法是向系統(tǒng)施加一定形式的測試信號(hào),然后由響應(yīng)曲線來獲得頻率響應(yīng)。但是考慮到安全問題,工業(yè)過程并不總是有條件進(jìn)行信號(hào)測試的,本文不對(duì)系統(tǒng)加外部測試信號(hào),選取閉環(huán)系統(tǒng)的正常運(yùn)行數(shù)據(jù),對(duì)多變量系統(tǒng)的頻域辨識(shí)算法進(jìn)行了研究。不對(duì)多變量系統(tǒng)加外部測試信號(hào),選取系統(tǒng)由一個(gè)穩(wěn)態(tài)值變化到另一個(gè)穩(wěn)態(tài)值的輸入輸出數(shù)據(jù)。對(duì)測量信號(hào)進(jìn)行差值處理,轉(zhuǎn)換成可以做Laplace變換的新信號(hào),再對(duì)采樣時(shí)段上的信號(hào)分段做線性近似,將整個(gè)時(shí)段的Laplace積分值轉(zhuǎn)換成一個(gè)加和數(shù)值計(jì)算式,從而得到系統(tǒng)的頻率響應(yīng)數(shù)據(jù);之后選取二階加純滯后模型進(jìn)行模型適配,通過幅值條件和相角條件,得到含有待辨識(shí)參數(shù)的線性方程組,然后采用最小二乘一次完成算法、最小一乘線性回歸方法和近似最小一乘遞推方法得到系統(tǒng)的傳遞函數(shù)模型;并針對(duì)含有非最小相位的多變量系統(tǒng),改變了算法的模型適配條件。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文算法的準(zhǔn)確性和良好的計(jì)算性能,對(duì)過程受噪聲干擾時(shí)的辨識(shí)結(jié)果也說明了本文算法優(yōu)秀的魯棒性,并對(duì)受噪聲干擾的數(shù)據(jù)做了濾波處理,得到了更準(zhǔn)確的辨識(shí)模型。
【圖文】：

實(shí)際獲取過程數(shù)據(jù)時(shí)常需要設(shè)計(jì)合適的測試信號(hào)，通過測試信號(hào)激勵(lì)出系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能，然后再根據(jù)測量到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，基本的辨識(shí)步驟如圖1.1所示。

圖 2.1 多變量系統(tǒng)控制框圖Fig. 2.1 Control block diagram of multivariable system過程輸入變量和輸出變量之間的關(guān)系可由傳遞函數(shù)矩陣描述如下： ()...()()...().........()()()...()111111ususgsgsgs...gsysysnnnnnn（2.1 中 ， 輸 入 變 量 矩 陣 TnU (s)u(s)...u(s)1 和 輸 出 變 量 矩 Tn (s)y(s)...y(s)1 是可測量到的系統(tǒng)數(shù)據(jù)。在對(duì)過程進(jìn)行數(shù)據(jù)測取時(shí)，依據(jù)實(shí)際過程的特性，在過程允許的調(diào)節(jié)范圍幅度的改變過程給定值，，這樣在不加外部測試信號(hào)的情況下，也能由過程的輸出數(shù)據(jù)得到系統(tǒng)的頻率響應(yīng)矩陣。由式（2.1）可以看出，該多變量模型量間是相互耦合的，任意一個(gè)系統(tǒng)給定值的改變都會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)所有的輸入輸量發(fā)生變化，此時(shí)得到的數(shù)據(jù)矩陣是相關(guān)的，需要做去除相關(guān)性的處理。對(duì)
【學(xué)位授予單位】：中國石油大學(xué)（北京）
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：O231;N945.14

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2617082